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解决转移关税：商业领袖及时提示
在2024年的竞选期间，特朗普提议征收多达20％的跨板关税，并在几次中建议他可能对半导体芯片，药品和汽车征收关税，最近建议这些关税可能为25％。美国宣布对加拿大产品的关税（大多数产品25％，能源为10％）和墨西哥（25％），以及对中国产品的补充关税（10％）。中国产品的关税于2025年2月4日生效，而拟议的对加拿大和墨西哥产品的关税已被推迟到2025年3月4日。此外，所有进口钢和铝的关税大幅扩大，设定为25％。美国还宣布了其计划在未来几个月内从合作伙伴中实施“互惠关税”，等待审查结果。这些行动突出了当前贸易环境的复杂性和不可预测性。这包括报复性关税或中国已经实施的行动以外的其他行动的可能性。有关最近的发展，请参阅最新的国际税收警报。
利用及时工程来增强金融市场完整性和风险管理
本文对迅速工程在优化大型语言模型（LLM）（如Chatgpt-4和Google Gemini在金融市场完整性和风险管理中的有效性）方面的作用进行了全面调查。随着AI工具的越来越多地集成到金融服务中，包括信用风险分析，市场风险评估和财务建模，及时工程对于改善AI生成的产出的相关性，准确性和上下文一致性至关重要。本研究评估了各种及时配置对增强财务决策的影响。通过一系列实验，本文比较了Chatgpt-4和Google Gemini（版本1.5和2.0）的性能，以生成可行的见解，以进行信用和市场风险分析。结果表明，Chatgpt-4在产生准确的财务见解方面优于Google Gemini超过30％。此外，发现ChatGpt-4版本4在风险分析任务中比版本3的效率高20％，尤其是在与监管框架和财务数据保持一致时。这些改进突出了迅速工程在增强财务模型的精确度中的重要作用。此外，该研究还通过优化的及时策略探讨了错误率的降低。尤其是，在评估复杂的财务查询时，及时工程会将错误率降低约20％。
亚地区出生剂量疫苗接种的覆盖率和及时性......
摘要：背景：根据每个国家的流行病学背景，世界卫生组织 (WHO) 建议在出生后尽快接种三种疫苗（出生疫苗）；即卡介苗、零剂量口服脊髓灰质炎疫苗 (OPV0) 和出生剂量乙肝疫苗 (HepB-BD)。在撒哈拉以南非洲，出生后立即及时接种这些疫苗可能会带来重大挑战，因为那里大约一半的分娩发生在医疗机构之外。因此，我们进行了系统评价和荟萃分析，以估计这些疫苗在撒哈拉以南非洲新生儿特定时间的覆盖率。方法：我们在 PubMed、Embase、CINAHL 和 Web of Science 中搜索了在撒哈拉以南非洲进行并发表于 2017 年 3 月 31 日的研究，这些研究提供了出生后 28 天内任何特定时间点的出生疫苗覆盖率。两名研究人员独立筛选了标题和摘要，并从符合条件的全文文章中提取数据。本研究已在 PROSPERO 注册（CRD42017071269）。结果：在检索到的 7283 篇文章中，我们最终将 31 项研究（涉及 204,111 名婴儿）纳入荟萃分析。出生后 0-1 天的汇总覆盖率：BCG 为 14.2%（95% CI：10.1-18.9），HepB-BD 为 1.3%（0.0-4.5）。没有关于 0-1 天 OPV0 的数据。第 28 天的覆盖率为：BCG 为 71.7%（63.7-79.2），HepB-BD 为 60.8%（45.8-74.7），OPV0 为 76.1%（67.1-84.0）。在医疗机构出生的婴儿和在医疗机构外出生的婴儿的疫苗覆盖率没有显著差异。结论：出生后立即接种 BCG 和 HepB-BD 疫苗的覆盖率非常低，而没有 OPV0 的数据。我们需要更多数据来更好地确定撒哈拉以南非洲及时接种出生疫苗的障碍和促进因素，因为疫苗接种的延迟可能会增加这些疫苗可预防疾病的负担。
进行车辆边缘的及时多模型培训 -
摘要 - 启用AI互联网的快速增长（IOV）呼吁进行有效的机器学习（ML）解决方案，该解决方案可以处理高车辆移动性和分散数据。这激发了对车辆边缘云建筑（VEC-HFL）的等级联合学习的出现。然而，关于vec-hfl的文献中未充满反应的一个方面是，车辆通常需要同时执行多个ML任务，在这种多模型训练环境中会带来至关重要的挑战。首先，不正确的聚合规则可以导致模型过时和延长训练时间。第二，车辆移动性可能通过防止车辆将其型号返回网络边缘而导致数据利用率降低。第三，在各种任务中实现平衡的资源分配变得至关重要，因为它主要影响协作培训的有效性。，我们通过提出一个在动态VEC-HFL中提出多模型训练的框架来解决这些挑战的第一步之一，目的是最大程度地减少全球训练潜伏期，同时确保跨各种任务均衡培训，这一问题是NP-HARD。为了促进及时的模型培训，我们引入了混合同步 - 同步聚合规则。在此基础上，我们提出了一种新颖的方法，称为混合进化和贪婪分配（心脏）。现实世界数据集上的实验证明了心脏比现有方法的优越性。索引术语 - 等级联合学习，互联网，多模型培训，分布式机器学习。框架分为两个阶段：首先，它通过混合启发式方法来实现平衡的任务调度，该方法结合了改进的粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）；其次，它采用低复杂性贪婪算法来确定车辆分配任务的训练优先级。
计算和通信协同调度，实现无线边缘的及时多任务推理
摘要 — 在多任务远程推理系统中，智能接收器（例如，指挥中心）使用从多个远程源（例如，边缘传感器）接收的数据特征执行多个推理任务（例如，目标检测）。在这些系统中促进及时推理的关键挑战来自 (i) 源的计算能力有限，无法从其输入中产生特征，以及 (ii) 信道的通信资源有限，无法同时将特征传输到接收器。我们开发了一种新颖的计算和通信协同调度方法，该方法确定特征生成和传输调度，以最大限度地减少受这些资源限制的推理错误。具体来说，我们将协同调度问题表述为弱耦合马尔可夫决策过程，以基于信息时代 (AoI) 的及时性来衡量推理错误。为了克服其 PSPACE 难度，我们分析了该问题的拉格朗日松弛法，从而得出增益指标，用于评估每个潜在特征生成-传输调度操作的推理误差的改善。在此基础上，我们开发了一种最大增益优先 (MGF) 策略，我们证明，随着推理任务数量的增加，该策略对于原始问题而言是渐近最优的。实验表明，MGF 相对于不同任务、渠道和来源的基线策略获得了显着的改进。
长期稳定的及时式纠正 -
高能量超快激光器和游离电子激光器的抽象快速进步使实验室中的极端物理条件成为可能，这为研究光与物质之间的相互作用奠定了基础，并探测超快动态过程。高时间分辨率是实现这些大规模设施价值的先决条件。在这里，我们提出了一种新方法，该方法有可能使大型科学设施的各个子系统都能很好地合作，并且通过将平衡的光学跨率（BOC）与近乎文件的干扰素征结合，可以极大地提高计时抖动的测量精度和同步精度。最初，我们将0.8 PS激光脉冲压缩到95 fs，这不仅将测量精度提高了3.6倍，而且还将BOC同步精度从8.3 FS root-Mean-square（RMS）提高到1.12 fs rms。随后，我们通过使用BOC进行预校正和接近实验室的干涉测量技术来成功补偿激光脉冲之间的相位漂移至189 AS RMS。此方法实现了具有AS级准确性的PS级激光器的定时抖动的测量和校正，并具有促进超快动力学检测和泵 - 探针实验的潜力。
18.12.2024 序号 (01 至 07) 及时间：上午 9:30 日期
符合资格的候选人必须于上午 9 点到达面试。日期 ：10。 00:00 后候选人不得参加面试。候选人须于上述日期和时间到印度科学研究研究所 (CSIR) Science Bhawan, 31 Mahatma Gandhi Marg, Lucknow 226001 参加遴选委员会的面试。符合条件的考生应携带填妥的申请表（可从学院网站 www.iitrindia.res.in 下载），以及成绩单/证书的自认证副本和最新护照大小的照片。考生只有持有原始证书才允许参加面试。
乌拉圭基于基因组学及时检测 I 型和 V 型登革热病毒
新发/再发病毒实验室。葡萄牙公共卫生实验室部病毒学系 b 意大利罗马生物医学大学可持续发展和“同一个健康”科学与技术系 c 巴西米纳斯吉拉斯州奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会雷内·拉丘研究所 d 巴西美洲气候放大疾病和流行病（CLIMADE） e 巴西利亚泛美卫生组织/世界卫生组织（PAHO/WHO）紧急情况和灾难监测、防备和应对协调机构（PHE） f 巴西萨尔瓦多巴伊亚州大学精确和地球科学系 g 巴西米纳斯吉拉斯州中央公共卫生实验室，埃泽奎尔·迪亚斯基金会 h 基因组学系。部来自乌拉圭公共卫生实验室和呼吸道病毒实验室、病毒学部门。乌拉圭公共卫生实验室部 j 美国华盛顿特区洛克菲勒基金会流行病预防倡议 k 美国华盛顿特区泛美卫生组织/世界卫生组织（PAHO/WHO）卫生紧急情况部（PHE）传染病危害管理 l 葡萄牙里斯本大学理学院生物系统与综合科学研究所 m 葡萄牙天主教大学天主教医学院天主教生物医学研究中心 n 葡萄牙欧洲气候放大疾病和流行病（CLIMADE） o 病毒学联盟。部来自乌拉圭公共卫生实验室